Elon Musk hat eine These mehrfach wiederholt – der Wettlauf der Staaten um die Führung in der Entwicklung von „Künstlicher Intelligenz“ werde nicht von Chips, sondern der Bereitstellung von ausreichend Energie bestimmt.
Zuletzt hatte er dies sehr eindringlich beim World Economic Forum in Davos im Gespräch mit Larry Fink sowie auf dem Podcast „Moonshots with Peter Diamandis“ und beim G20-Gipfel in Chapel Hill erklärt.
Musks Kernthese
Musk sagte in Davos: „Ich denke, der limitierende Faktor für den Einsatz von KI ist grundsätzlich die elektrische Energie. Es ist klar, dass wir schon sehr bald – vielleicht sogar noch dieses Jahr – mehr Chips produzieren werden, als wir einschalten können.“ Diese Aussage bestätigte er in mehreren Interviews, unter anderem gegenüber Yahoo Finance: Energieversorgung und Dateninfrastruktur würden sich als zentrale Engpässe bei der KI-Skalierung erweisen – nicht Chips oder Algorithmen.
Die USA-China-Dimension
Genau hier wird es geopolitisch brisant. Musk sagte, Chinas entscheidender Vorteil im KI-Wettlauf liege in seiner Fähigkeit, die Stromerzeugung massiv zu skalieren. Er schätzte, dass China bis 2026 etwa das Dreifache der US-Stromproduktion erreichen könnte – genug Kapazität, um extrem energiehungrige Rechenzentren zu betreiben.
Die Konsequenz, die Musk daraus zieht: Während sich die USA darauf konzentriert haben, Chinas Zugang zu fortschrittlichen Halbleitern einzuschränken, deutete Musk an, dass diese Beschränkungen mit der Zeit an Bedeutung verlieren könnten. Mit anderen Worten: Die jahrelange US-Strategie der Chip-Exportkontrollen gegenüber Peking läuft ins Leere, wenn China schlicht mehr Kraftwerke baut, als Amerika bauen kann.
Diese Einschätzung deckt sich mit Analysen von Goldman Sachs: Bis 2030 könnte China über rund 400 Gigawatt an freier Stromkapazität verfügen – mehr als das Dreifache des gesamten Strombedarfs aller US-Rechenzentren.
Warum das Netz zum Flaschenhals wird
In den USA bremst vor allem das veraltete Stromnetz: Jahrzehntelange Unterinvestition und alternde Infrastruktur führen dazu, dass Zuverlässigkeitsprobleme und Produktionsgrenzen das Tempo der KI-Umsetzung bedrohen – ein Umstand, der laut Musk Investoren zunehmend an einer KI-Blase zweifeln lässt.
Konkret wird das Problem am Beispiel von Nvidias Rechenzentren in Santa Clara: Zwei riesige Rechenzentren könnten Jahre leer stehen, weil sie auf Strom warten müssen, so Energieexperten.
Interessant ist, dass selbst Musks eigene Unternehmen davon profitieren: Google, Anthropic und andere Firmen mieten inzwischen Rechenkapazität von SpaceX, weil die Stromversorgung insgesamt zu knapp wird. Ein bemerkenswerter Interessenkonflikt – Musk warnt vor der Energiekrise und verkauft gleichzeitig die Lösung dafür.
Fazit
Wenn Musks Analyse zutrifft, verschiebt sich der geoökonomische Wettbewerb weg vom Halbleiterkrieg (Exportkontrollen, CHIPS Act, Taiwan-Frage) hin zu einer schlichten Frage industrieller Kapazität: Wer kann am schnellsten Kraftwerke, Netze und Kühlsysteme bauen? China hat hier durch zentralstaatliche Planung, Kohle- und Kernkraftausbau sowie fehlende regulatorische Bremsen einen strukturellen Vorteil – während in den USA Genehmigungsverfahren, private Netzbetreiber und ein fragmentiertes Regulierungssystem den Ausbau verlangsamen. Für die China-Strategie Washingtons bedeutet das: Der Fokus auf Chip-Exportkontrollen könnte am eigentlichen Problem vorbeizielen, wenn die Energiefrage nicht ebenso ernst genommen wird.
Müssen wir darüber sprechen, was das für Deutschland und sogar die ganze EU bedeutet?
Bild: Screenshot von Video über das Problem der KI-Entwicklung
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9 Kommentare
Der Musk schwätzt eh immer nur Marketing. KI Chips haben keine Zukunft, da zum Einen die geringe Strukturbreite bei Erdmagnetfeldumkehr die Chip Datenfehlerrate ins Extrem treibt und zweitens KI-Chips ohne assoziativer Daten-Architektur mit dem Menschen niemals mithalten können. Deswegen macht man schon Tests mit menschlichen Neuronen, anstatt die Menschen zu fördern. Absolut krank ist die Denke der Philantropen und Multimilliardäre…
Das Energieproblem der KI‑Hardware lässt sich möglicherweise durch analoge Chips entschärfen, die Matrixmultiplikationen effizient und schnell ausführen können. Doch selbst wenn diese technische Hürde fällt, bleibt ein weit größeres Problem bestehen: Wozu soll man damit rechnen, und was will man damit überhaupt erreichen? Das ontologische Problem bleibt unangetastet. Klassische Software wird nicht als KI bezeichnet, obwohl manche von „symbolischer KI“ sprechen; nach dieser Logik wäre Excel bereits symbolische KI. Gemeint ist mit „KI“ heute fast immer die probabilistische Architektur — also PKI — bestehend aus neuronalen Netzen und Big Data. Diese Architektur liefert viel, aber keine Intelligenz. Neuronale Netze sind beeindruckende Mustererkennungsmaschinen, doch sie besitzen strukturelle Grenzen, die sich weder durch mehr Daten noch durch größere Modelle überwinden lassen. PKI wird an ihrer inhärenten Dummheit scheitern, lange bevor das Energieproblem zuschlägt.
Neuronale Netze sind semantikfrei: Sie verarbeiten Zahlen, keine Bedeutungen. Sie approximieren Funktionen und lernen Korrelationen statt Konzepte. Intentionalität fehlt vollständig, ein Netz weiß nicht, was es erkennt. Damit bleibt es auf statistische Kognition beschränkt und erreicht kein semantisches Denken.
Ebenso fehlt Kausalität. Netze erkennen Muster, aber keine Ursachen; sie können sagen „Wenn A, dann oft B“, aber nicht „B, weil A“. Kausalität erfordert modellierte Weltbeziehungen, nicht bloße Häufigkeiten. Deshalb scheitern Netze bei seltenen oder paradoxen Fällen.
Auch Regelanwendung ist unmöglich: Ein Netz kann keine Regeln anwenden, die nicht im Training vorkamen. Es interpoliert zwischen bekannten Mustern, extrapoliert aber nicht sinnvoll darüber hinaus — die Grenze der statistischen Generalisierung.
Die innere Struktur eines Netzes ist ein Gewichtsraum ohne logische Ordnung. Das macht neuronale Netze opak: Sie liefern Ergebnisse, aber keine Begründungen.
Schließlich fehlt echte Abstraktion. Abstraktion bedeutet Begriffe zu bilden, Regeln zu erkennen und sie auf neue Situationen anzuwenden. Netze bilden lediglich Feature‑Cluster, keine Begriffe; sie erkennen Ähnlichkeiten, aber keine Bedeutung.
Das Fazit lautet: PKI ist strukturell begrenzt, weil sie nur Wahrscheinlichkeiten schätzt, aber keine Bedeutungen erzeugt. Es bleiben Werkzeuge der statistischen Approximation, nicht des Verstehens. Genau deshalb wird PKI scheitern, nicht an Energie, sondern an Ontologie.
Das grundsätzliche Problem bei den aktuellen „KI“ ist nicht die Bereitstellung der Energie, sondern die unfassbar schlechte Energieeffizienz der den aktuellen Frontier-LLM zugrunde liegenden Transformerarchitekturen. Transformerarchitekturen haben zwar den Flaschenhals hinsichtlich der technischen Größenskalierbarkeit zur Aufnahme praktisch des gesamten formal beschriebenen Weltwissens durchbrochen. Bei der algorithmischen Energieeffizienz fehlen diese Durchbrüche aber noch, beim Training der Modelle wie auch bei der Nutzung.
Biologische „Systeme“ sind den technischen Systemen hinsichtlich Lerneffizienz und Energieverbrauch um mehrere Größenordnungen überlegen.
Am Ende wird nicht die zur Verfügung stehende Energie entscheiden, sondern wer die besten KI-Architekturen und Algorithmen entwickelt, die sparsam und auch außerhalb der KI-cloud leistungfähig sind.
nein -.es ist völlig egal wie „effizient“ es ist, es gibt niemals genug – von was auch immer. Die Gier ist unermesslich, in allen Gebieten – egal wie viel Rechenleistung es geben wird können, wer mehr davon kontrolliert hat mehr Macht. Egal um welche materiellen oder auch idellen Werte es immer auch gehen mag – Efizienz war noch nie die Lösung, hat maximal zu einem Wettbewerbsvorteil verholfen, um eben noch mehr oder zu einem größeren Gewinn zu kommen.
Mit einer Suchen-und-Vergleichen Architektur ist halt keine Intelligenz zu erreichen, sondern nur massenhaft Energie zu verschwenden…
Die Frage ist doch eher:
Was steckt hinter dem fast schon hysterischen KI Wettrennen?
Wer steckt dahinter und was wird bezweckt?
Die Möglichkeit mit einer KI über das Wetter zu quatschen sicherlich nicht…
Ja gut, aber im Klimagottesstaat Saublödistan ist Energieerzeugung kein Thema mehr, seit die „Rettung“ des Heiligen Klimas ins Grundgesetz für (!) die Bananenrepublik aufgenommen wurde.
Man darf gespannt sein, wann tägliche Geldgeschenke an die Ukraine und ISrahell ebenfalls ins Grundgesetz aufgenommen werden und natürlich wöchentliche Impfungen mit Dreck und Müll zur Immunisierung.
In diesem Idiotenland kann man sich eigentlich nur noch die Kugel geben.
Lieber 2030 abwarten, dann ist das GG Geschichte mit der Abwicklung des Bundes und seines Personals.
Kann dieser Aufschneider und menschliche Totalversager (Stichwort: hysterische Ausraster gegen die Mitarbeiter in „seinem“ Auto-Unternehmen) nicht einmal seinen Mund halten?
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